如果一个ndarray是非元组序列，数据类型为整数或布尔值的ndarray，或者至少一个元素为序列对象的元组，我们就能够用它来索引ndarray。高级索引始终返回数据的副本。 与此相反，切片只提供了一个视图。
有两种类型的高级索引：整数和布尔值。
![1
2
3
4
5
6
import numpy as np
2),
[3,
print Y
4],
4
5]](/i/li/?n=2&i=images/202311/46e36ca00d102def4162883a741754cc6e51ea.png?,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=, "1
2
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6
import numpy as np
2),
[3,
print Y
4],
4
5]")
![该 结 果 包 括 数 组 中 （ 0 ， 0),
(), 1) 和 （ 2 ， 0 ） 位 置 处 的 元 素 。
下 面 的 示 例 获 取 了 4X3 数 组 中 的 每 个 角 处 的 元 素 。 行 索 引 是 也 0 ] 和 [ 3 ， 3), 而 列 索 引 是 [ 0 ， 2 〕 和 [ 0 ， 2 ] 。](/i/li/?n=2&i=images/202311/b1547fb46e1dd4708914824b6af6e0bbfafa5d.png?,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=, "该 结 果 包 括 数 组 中 （ 0 ， 0),
(), 1) 和 （ 2 ， 0 ） 位 置 处 的 元 素 。
下 面 的 示 例 获 取 了 4X3 数 组 中 的 每 个 角 处 的 元 素 。 行 索 引 是 也 0 ] 和 [ 3 ， 3), 而 列 索 引 是 [ 0 ， 2 〕 和 [ 0 ， 2 ] 。")
![2
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le
11
我 们 的 数 组 是 ：
[ 3
[ 6
[ 9
2 ]
1
4
8 ]
7
le 11 ] ]
这 个 数 组 的 每 个 角 处 的 元 素 是 ：
[ [ e 2 ]
[ 9 11 ] ]
返 回 的 结 果 是 包 含 每 个 角 元 素 的 ndarray 对 象 。
高 级 和 基 本 索 引 可 以 通 过 使 用 切 片 ： 或 省 略 号 ． 一 与 索 引 数 组 组 合 。
是 相 同 的 。 但 高 级 索 引 会 导 致 复 制 ， 并 且 可 能 有 不 同 的 内 存 布 局 。
以 下 示 例 使 用 sl i “ 作 为 列 索 引 和 高 级 索 引 。
当 切 片 用 于 两 者 时 ， 结 果](/i/li/?n=2&i=images/202311/e925e7e8410617397e3172deda1387b16fd6f4.png?,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=, "2
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这 个 数 组 的 每 个 角 处 的 元 素 是 ：
[ [ e 2 ]
[ 9 11 ] ]
返 回 的 结 果 是 包 含 每 个 角 元 素 的 ndarray 对 象 。
高 级 和 基 本 索 引 可 以 通 过 使 用 切 片 ： 或 省 略 号 ． 一 与 索 引 数 组 组 合 。
是 相 同 的 。 但 高 级 索 引 会 导 致 复 制 ， 并 且 可 能 有 不 同 的 内 存 布 局 。
以 下 示 例 使 用 sl i “ 作 为 列 索 引 和 高 级 索 引 。
当 切 片 用 于 两 者 时 ， 结 果")
![1
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17
我 们 的 数 组 是 ：
[ [ e 1 2 ]
[ 3 4 5 ]
[ 9 10 11 ] ]
切 片 之 后 ， 我 们 的 数 组 变 为 ：
[10 11 ] ]
对 列 使 用 高 级 索 引 来 切 片 ：
[ [ 4 5 ]
[1B 11 ] ]](/i/li/?n=2&i=images/202311/e38381649216876706594339cd370378b1e0e8.png?,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=, "1
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我 们 的 数 组 是 ：
[ [ e 1 2 ]
[ 3 4 5 ]
[ 9 10 11 ] ]
切 片 之 后 ， 我 们 的 数 组 变 为 ：
[10 11 ] ]
对 列 使 用 高 级 索 引 来 切 片 ：
[ [ 4 5 ]
[1B 11 ] ]")
![布 尔 索 引
当 结 果 对 象 是 布 尔 运 算 （ 例 如 比 较 运 算 符 ） 的 结 果 时 ， 将 使 用 此 类 型 的 高 级 索 引 。
示 例 1
这 个 例 子 中 ， 大 于 5 的 元 素 会 作 为 布 尔 索 引 的 结 果 返 回 。
3 ，
1
2
3
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9
import numpy as np
× = np.array()[ e,
print ． 我 们 的 数 组 是 ：
print x
print
1 。
5 J, [
7 。
9 ，
1 釓
11 ] ] ）
7 《 # 现 法 有 丿 丿 ． 丿 0 丆 5 元
print 0 ： 于 5 的 元 素 是 ：
print x[x > 5 ]](/i/li/?n=2&i=images/202311/4384f7d182e7c7d712e1163300a46a2e569201.png?,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=, "布 尔 索 引
当 结 果 对 象 是 布 尔 运 算 （ 例 如 比 较 运 算 符 ） 的 结 果 时 ， 将 使 用 此 类 型 的 高 级 索 引 。
示 例 1
这 个 例 子 中 ， 大 于 5 的 元 素 会 作 为 布 尔 索 引 的 结 果 返 回 。
3 ，
1
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3
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6
8
9
import numpy as np
× = np.array()[ e,
print ． 我 们 的 数 组 是 ：
print x
print
1 。
5 J, [
7 。
9 ，
1 釓
11 ] ] ）
7 《 # 现 法 有 丿 丿 ． 丿 0 丆 5 元
print 0 ： 于 5 的 元 素 是 ：
print x[x > 5 ]")
![1
2
3
4
2
2
import numpy as np
a = np.
print
3.
2.
4.
1, 2, np. nan, 3,4, 5))
s.]](/i/li/?n=2&i=images/202311/537b803676723020735549daeed05f45c4c6e2.png?,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=, "1
2
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2
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import numpy as np
a = np.
print
3.
2.
4.
1, 2, np. nan, 3,4, 5))
s.]")
![示 例 3
以 下 示 例 显 示 如 何 从 数 组 中 过 滤 掉 非 复 数 元 素 。
1
2
4
import numpy as np
np.array([l, 2 + 6j
print a[np.iscomplex(a)]
3 巧 + 531)
输 出 如 下 ：
1 [ 2 ． 0+6 巧
2
3 ． 5 十 5 巧 ]](/i/li/?n=2&i=images/202311/a295bd4427113938430561554da9ec5b062295.png?,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_30,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=, "示 例 3
以 下 示 例 显 示 如 何 从 数 组 中 过 滤 掉 非 复 数 元 素 。
1
2
4
import numpy as np
np.array([l, 2 + 6j
print a[np.iscomplex(a)]
3 巧 + 531)
输 出 如 下 ：
1 [ 2 ． 0+6 巧
2
3 ． 5 十 5 巧 ]")
标签：10,高级,元组,索引,print,type,ndarray From： https://blog.51cto.com/u_16264590/8464194
如果一个ndarray是非元组序列，数据类型为整数或布尔值的ndarray，或者至少一个元素为序列对象的元组，我们就能够用它来索引ndarray。高级索引始终返回数据的副本。 与此相反，切片只提供了一个视图。
有两种类型的高级索引：整数和布尔值。
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